运用聚类技术分析客户信息的方法与实证研究_王萍
聚类算法的使用方法及其在市场分析中的应用
聚类算法的使用方法及其在市场分析中的应用聚类算法是一种常见的数据分析方法，它可将数据集中的样本根据相似性进行分组，使得同一组内的样本具有较高的相似性，而不同组的样本之间相似性较低。
在市场分析中，聚类算法可应用于多个领域，例如市场细分、目标市场定位以及市场调研等。
本文将介绍聚类算法的使用方法，并说明其在市场分析中的具体应用。
聚类算法的使用方法分为以下几个步骤：数据预处理、选择合适的聚类算法、确定距离度量和聚类数目、执行聚类和结果分析。
第一步：数据预处理数据预处理是聚类分析的重要步骤，它包括数据清洗、数据变换和数据归一化等。
首先，需要对原始数据进行清洗工作，删除缺失值和异常值。
然后，根据实际需求对数据进行变换，例如对数据进行对数变换或标准化处理，以消除数据之间的差异性。
最后，为了保证不同属性之间的权重一致，需要对数据进行归一化处理。
第二步：选择合适的聚类算法选择合适的聚类算法取决于数据的特点和实际需求。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
K均值聚类是一种划分聚类算法，它将样本划分到预先指定的聚类数目中。
层次聚类通过自底向上或自顶向下的方式递归地组合样本，形成聚类层次结构。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它根据样本点周围的密度将它们划分为核心点、边界点和噪声点。
第三步：确定距离度量和聚类数目选择合适的距离度量方法是聚类算法的关键之一。
常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
在确定聚类数目时，可以使用肘部法则、轮廓系数等方法进行评估和选择。
第四步：执行聚类和结果分析当确定了聚类算法、距离度量和聚类数目后，便可以执行聚类算法进行分析。
根据选定的算法，将样本进行分组，并生成聚类结果。
然后，通过可视化和统计分析等方法对聚类结果进行解读和分析。
最后，根据分析结果进行市场细分、目标市场定位和市场调研等相关工作。
聚类算法在市场分析中具有广泛的应用，以下是几个典型的应用案例：1. 市场细分聚类算法可根据不同的市场特征将潜在消费者分为若干个独立的群体，从而实现市场细分。
聚类分析法在企业客户关系管理中的应用
聚类分析法在企业客户关系管理中的应用随着市场竞争的加剧和经济全球化的发展，企业客户关系管理越来越成为重要的话题。
如何更好地管理客户关系，提升客户满意度和忠诚度，是每个企业所面临的问题。
聚类分析法可以帮助企业更好地了解客户的需求和特征，从而制定有针对性的营销策略和服务计划。
本文将就聚类分析法在企业客户关系管理中的应用进行探讨。
一、聚类分析法简介聚类分析法，是一种将个体或事件按照它们的某些特征进行分类的方法。
它可以将相似的个体或事件归为一类，而将不相似的归为不同的类别。
这种方法可以使人们对事物进行更系统和深入的分析，从而更好地理解事物之间的联系和差异，制定适当的管理策略。
聚类分析法可以应用于各种不同的领域，如经济学、社会学、市场营销等。
在企业客户关系管理中，聚类分析法可以被用来对客户进行分类、分析和管理。
它可以帮助企业了解客户的需求和特征，从而更好地制定相关的营销策略和服务计划。
二、聚类分析法在企业客户关系管理中的应用在企业客户关系管理中，聚类分析法可以被用来进行以下方面的应用：1. 客户分类聚类分析法可以将相似的客户归为同一类别，从而更好地区分不同类型的客户。
通过客户分类，企业可以更好地了解每个类别客户的需求和特征，从而制定更有针对性的服务和营销策略。
比如，对于一家银行而言，通过对客户进行聚类分析，可以将客户分为存款客户、理财客户、贷款客户等不同类别。
针对不同的客户类别，银行可以提供不同类型的产品和服务，从而更好地迎合客户需求。
2. 客户特征分析聚类分析法可以对客户的特征进行分析，从而更好地了解客户的消费习惯、偏好和行为。
企业可以通过分析客户的特征，了解客户购买的产品和服务类型、购买的时间和地点以及消费习惯等，从而更好地制定相关的营销策略和服务计划。
比如，对于一家电商企业而言，通过对客户进行聚类分析，可以了解客户对各类商品的需求和偏好，从而制定更有针对性的销售策略。
3. 客户满意度评估聚类分析法可以对客户进行满意度评估，从而确定客户对企业的信赖和满意程度。
应用聚类分析解决客户分类问题
应用聚类分析解决客户分类问题随着公司规模的扩大，客户数量也逐渐增多。
为了更好地管理客户，我们需要对客户进行分类，以便更好地了解客户需求，提供更加个性化的服务。
传统的客户分类方法，通常是基于人工主观判断进行分类，这种方法很容易出现误差，而且耗费时间和精力。
因此，我们需要一个更加准确和高效的客户分类方法——聚类分析。
聚类分析，是一种基于统计学的数据分析方法，可以将数据集中的个体按照相似度划分为若干个簇，同簇的个体具有高度相似的属性，不同簇的个体则具有较大的差异性。
利用聚类分析，我们可以将公司的客户划分为若干个簇，每个簇内部客户具有相似的属性，方便公司针对不同簇客户制定合适的营销策略。
那么，如何进行聚类分析呢？下面，笔者将简单介绍一下聚类分析的步骤：一、选择聚类方法聚类方法包括层次聚类和非层次聚类两种。
其中，层次聚类又可以分为自上而下的减少法和自下而上的增加法。
不同的聚类方法，对于数据分析的效果和结果也有所不同。
因此，在进行聚类分析前，需要选择合适的聚类方法，并根据实际情况进行调整和修正。
二、选择距离测量方法距离测量方法，是衡量不同簇内部个体之间的相似度和距离的方法。
通常情况下，可以选择欧氏距离、曼哈顿距离等距离测量方法，或者是皮尔逊相关系数、余弦相似度等相关性测量方法。
三、数据标准化在进行聚类分析前，需要对数据进行标准化处理。
标准化可以将数据由原始单位转化为标准单位，方便聚类算法的运用。
通常情况下，可以使用z-score标准化、min-max标准化等方法进行数据标准化。
四、确定聚类数目聚类数目是指将数据划分为多少个簇。
确定聚类数目，需要根据实际情况，结合业务目标和聚类算法的结果进行调整。
通常情况下，可以使用肘部法、轮廓系数法等方法进行聚类数目的确定。
通过以上步骤，我们可以完成对客户进行聚类分析的工作。
在聚类分析结果中，我们可以看到客户被分为了不同的簇，同簇客户具有相似的属性，而不同簇客户则具有不同的属性。
聚类分析在客户细分中的应用
聚类分析在客户细分中的应用随着市场竞争的日益激烈，企业越来越重视客户细分，以便更好地满足不同客户的需求。
而聚类分析作为一种常用的数据挖掘方法，可以帮助企业实现客户细分，从而提高市场竞争力。
本文将介绍聚类分析的基本原理和方法，并探讨其在客户细分中的应用。
一、聚类分析的基本原理和方法聚类分析是一种无监督学习方法，通过对样本数据进行分类（或分群），将相似的样本归为一类，不相似的样本归为不同类。
聚类分析的基本原理是最小化类内差异（相似性），最大化类间差异（差异性）。
常用的聚类算法有K-Means、层次聚类、密度聚类等。
以K-Means算法为例，其步骤如下：1. 选择合适的K值，即将样本分成K个类别；2. 随机选择K个初始聚类中心；3. 计算每个样本与聚类中心的距离，并将其归类到最近的聚类中心；4. 更新聚类中心，计算每个聚类的均值，并将其作为新的聚类中心；5. 重复步骤3和4，直到聚类中心的变动小于设定阈值，或达到最大迭代次数。
二、1. 基于消费行为的客户细分聚类分析可以根据客户的消费行为将其细分为不同的群体。
通过分析客户的购买频率、购买金额、购买渠道等指标，将具有相似消费行为的客户聚类到同一组。
这样可以更好地了解不同群体的消费习惯和偏好，为企业提供精确的营销策略。
2. 基于地理位置的客户细分通过聚类分析可以将具有相似地理位置特征的客户进行细分。
例如，可以将客户按照所在城市、区域进行聚类，以了解不同区域客户的需求差异。
这有助于企业优化产品、服务的地区布局，并制定相应的市场推广策略。
3. 基于偏好标签的客户细分聚类分析可以通过分析客户对不同产品或服务的偏好标签，将其细分为具有相似偏好的群体。
例如，可以根据客户对运动、美食、旅行等领域的偏好将其聚类。
这样可以为企业提供针对性的产品推荐、个性化的营销服务。
4. 基于时间特征的客户细分通过聚类分析可以将具有相似时间特征的客户进行细分。
例如，可以将客户按照购买频率、购买时间等时间特征进行聚类，以了解不同群体对于产品或服务的时间需求。
聚类算法在客户分析中的应用研究
聚类算法在客户分析中的应用研究随着互联网的普及和大数据的时代来临，客户数据分析越来越受到企业的重视。
无论是企业经营管理、市场营销、产品研发，还是客户服务等方面，客户数据的分析和利用，都是企业持续发展的基础。
聚类算法是数据挖掘技术中重要的一种方法，可用于客户分析中，本文将探讨聚类算法在客户分析中的应用研究。
一、聚类算法的基本概念和应用聚类算法是一种无监督学习算法，其目标是将相似的数据样本归为一类，不同的数据样本归为不同的类别，从而实现对数据的分类和分析。
聚类算法在客户分析中的应用一直非常广泛。
例如，在客户分类中，聚类算法可将客户分为不同的类型，比如高质量用户、中端用户、低端用户等不同级别的用户，并分别对不同类别的用户提供相应的服务和营销策略。
二、聚类算法在客户细分中的应用研究客户细分是一项关键任务，用于把客户分为相似的群体。
其中，聚类技术被广泛应用于客户细分，主要的应用包括下面三点：1、确定客户价值：通过聚类算法将客户分为不同的价值段，企业可以更好地了解客户的消费习惯、消费特点和消费行为，以及不同层次的客户在企业中的地位和价值。
这些信息对于开发、生产和销售具有巨大的作用。
2、确定客户需求：聚类技术也可用于确定客户需求和购买习惯。
通过聚类算法，企业可以运用统计方法对客户的购买习惯和行为进行归类和分析，从而更好地服务于客户的需求。
3、为客户提供更好的服务：聚类算法还可为企业提供一些重要信息，如客户服务热点、客户留存分析等，从而进一步提高客户满意度和忠诚度。
三、聚类算法在市场营销中的应用研究市场营销是企业生产和销售的基本规律。
如何通过不同的营销策略和手段满足不同客户对产品和服务的需求，是企业获得市场优势和持续发展的重要手段。
聚类算法在市场营销中的应用主要有以下几个方面：1、市场细分：通过聚类技术，论证和分析客户群体，将市场分成更小的、更专注的市场细分。
企业可以更好地了解客户的行为和需求，旨在为目标客户提供更精准，更贴心的服务。
聚类分析在客户细分中的应用研究
聚类分析在客户细分中的应用研究随着科技的不断发展，各行各业都在积极寻求创新性技术的支持来提高自身的市场竞争力。
在企业策略和市场营销方面，客户细分也成为了非常重要的一部分。
利用聚类分析技术进行客户细分是一种最为流行的方法之一，此方法可以帮助公司更好地了解客户需求、行为和价值，进而制定出更加符合客户需求的营销策略，达到增加客户群体和提高营销效果的目的。
一、聚类分析在客户细分中的应用实例客户细分是通过将市场群体按照某种特征进行分类，进而制定出相应的营销策略的过程。
常见的客户细分方法包括地理划分、属性分析和行为分析等。
而在这些分析方法中，聚类分析是目前最受欢迎的方法之一，因其可以将市场群体以各种方式进行自然分组。
以同一批卖家的电子商务平台为例，我们可以利用聚类分析来不断细分卖家群体。
具体实例中，我们可以先将不同卖家的销售记录（包括代码某个商品的数量、交易时间、销售额等信息）按照相似性进行划分，并根据聚类算法中设置的群体划分因素，如距离或相似性度量，将各个卖家分成不同的簇群。
如此通过多次迭代调整，我们就可以找到一种最佳的分类方案来将卖家进行客户细分。
二、聚类分析在细分客户行为中的优势从整体上看，最显着的客户细分优势来源于两个方面：首先，它可以将市场的兴趣点、特征和需求等相似的人群进行划分。
其次，聚类分析将准确地识别出区间内的变化异常，即使是人为的异常情况，也能够及时地识别出来。
当然，聚类分析在客户细分方面存在不足，其中需要考虑的缺陷基本上可以归纳为以下几点。
1. 聚类簇群数目无法确定。
准确地说，为确定我需要多少个簇群，这是一个非常棘手的问题。
有不同的分析工具可以帮助我们选择最优簇群数，但这并不是一个过程中的完美解决方案，因为这通常需要人工干预或将机器支持的列表“编辑”成可供当前使用的格式。
2. 数据的稳定性受到影响。
在聚类分析中，根据所选参数的不同而产生的簇群结果差异可能相当大，这就意味着结果会受到所有选择的因素影响，如数据选择，采样方法，度量选择等。
聚类分析算法在客户细分中的应用研究
聚类分析算法在客户细分中的应用研究随着信息化技术的不断发展，数据的规模和复杂度也越来越大，而如何对海量数据进行快速准确的处理和分析，成为了企业所面临的重要问题之一。
而聚类分析算法作为一种重要的数据挖掘技术，可以对数据进行分类和分组，以便更好地理解和利用数据。
在企业营销中，聚类分析算法也被广泛应用于客户细分中，以便更好地针对不同群体的需求进行营销活动和产品设计。
一、聚类分析算法介绍聚类分析是一种无监督学习的算法，它主要是将样本按照相似性分为若干类别，使得同一类别内部样本相似度尽可能高，不同类别之间样本相似度尽可能低。
聚类分析算法的目标是在未知类别数和结构的情况下，把样本划分为若干个不同的类别。
聚类分析算法有许多种类，常见的有层次聚类和k-means聚类。
层次聚类是一种自下而上的分层聚类算法，它将每个样本看作一个类，然后逐渐将相似度高的类别进行合并，最终得到所有样本构成的一个类别树状结构。
而k-means聚类则是一种分治聚类算法，它将样本分为k个不同的簇，每个簇由一个质心代表。
然后通过计算每个样本距离质心的距离来划分不同的簇。
二、客户细分的意义企业希望根据消费者的需求不同，设计出更符合不同群体需求的产品和服务，从而提高市场占有率和竞争力。
根据群体规模和分布情况，企业可以将消费者分为多层次不同的群体，这就是客户细分。
客户细分有很多好处，首先是识别客户需求。
由于不同群体的需求不同，因此进行客户细分可以更好地了解顾客的需求和偏好，加强与顾客的互动与交流，从而使企业能够更好地满足顾客需求，提高产品满意度和顾客忠诚度。
其次，客户细分是有效的营销手段。
企业可以通过专门的营销策略，例如特别推销产品或服务、给予优惠等，来针对不同的客户群体。
这不仅可以提高营销效率，还可以使企业和顾客之间建立更深层次的关系，从而提高客户保持率和重复消费率。
三、聚类分析在客户细分中的应用聚类分析算法可以将客户分为不同的类别，从而进行客户细分。
基于聚类算法的客户细分研究和应用
基于聚类算法的客户细分研究和应用在现代商业社会中，不同类型、不同需求的客户对企业的发展影响极大，因此如何对客户进行细分，并制定出个性化的营销策略，已成为企业生存和发展的重要问题。
而现代数据挖掘技术中的聚类算法，为解决这一问题提供了可靠的方法。
一、聚类算法概述在数据挖掘中，聚类算法是一种将相似对象组合成具有某种特征的集合的算法。
其目标在于将属于同一类别的对象聚集到一起，从而形成不同类别的数据簇。
聚类算法具有广泛的应用领域，包括品牌细分、市场营销、推荐系统等。
二、聚类算法的分类根据数据类型和处理方式不同，聚类算法可以分为多种类型，包括：层次聚类、划分聚类、基于密度的聚类和基于网络的聚类。
其中，层次聚类是一种自底向上或自顶向下的聚类方式，以距离作为簇的相似性度量。
划分聚类则是将对象分配到多个不同簇中，而簇之间的距离度量是基于像素、样本或标记的相似性。
基于密度的聚类是通过发现数据点周围的密度来划分簇，而基于网络的聚类则是将对象分配到不同的组中，组与组之间的联系是通过网络连接来实现的。
三、聚类算法在客户细分中的应用在企业的营销策略中，为客户进行分类是非常重要的。
通过分类可以更好地理解客户的需求和行为，从而制定出更加个性化的营销策略。
聚类算法可以对大量的数据进行分析和处理，从而帮助企业对客户进行分类，实现客户细分。
以下是聚类算法在客户细分中的应用。
1.基于消费行为的客户细分在客户细分中，最常用的便是根据客户的消费行为来进行分类。
利用聚类算法可以对客户购买的类型、金额、频率等信息进行分析和处理，将相似的客户聚类为一类。
如针对一个电商网站，可以利用聚类算法将用户按购买频率、购买金额、购买种类等指标进行分类，进一步制定针对不同客户的营销策略。
2.基于地理位置的客户细分在商业营销中，客户的地理位置也是一个重要的指标。
聚类算法可以将地理位置相近的客户聚集为一类，对不同地区的客户进行不同的营销策略。
如美国的Wal-Mart利用聚类算法，将不同的地区客户分为一类，然后针对不同的地区进行不同的营销策略，以提高销售和客户忠诚度。
聚类分析方法在客户细分中的应用研究
聚类分析方法在客户细分中的应用研究概述:随着互联网技术的迅猛发展，企业和组织面临着大量的客户数据。
客户细分是一种重要的市场营销策略，通过将客户划分为不同的群体，企业能够更好地理解和满足客户需求。
聚类分析是一种常见的数据挖掘技术，广泛应用于客户细分中，帮助企业识别不同的客户群体并制定相应的营销策略。
本文将探讨聚类分析方法在客户细分中的应用，并详细介绍相关的研究成果和实践案例。
一、聚类分析方法聚类分析是一种无监督学习的方法，它通过寻找数据中的相似模式和结构将数据样本划分为不同的群集。
常见的聚类分析算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
这些算法通常通过计算数据点之间的距离或相似度来度量它们之间的相似性，并尝试将相似的数据点划分为同一个群集。
在客户细分中，聚类分析能够帮助企业发现潜在的客户群体, 以及他们的共同特征和行为模式，从而为营销策略的制定提供有力支持。
二、聚类分析在客户细分中的应用1. 客户群体划分聚类分析是一种有力的工具，可以帮助企业将客户划分为不同的群体。
通过对客户数据的聚类分析，企业可以发现潜在的客户群体，这些群体通常具有共同的特征，如购买偏好、地理位置和行为习惯等。
例如，一家电子商务公司可能发现有些客户主要购买家电产品，而另一些客户更倾向于购买家庭装饰品。
这一细分能够帮助企业更准确地了解不同群体的需求，从而开展精细化的市场营销活动。
2. 增加客户满意度通过客户细分和聚类分析，企业能够更好地了解客户的需求，并有针对性地提供个性化的产品和服务。
例如，银行可以根据不同客户群体的需求，设计定制化的金融产品和服务，从而增加客户满意度和忠诚度。
在市场竞争激烈的环境中，个性化的服务对于保留现有客户和吸引新客户至关重要。
3. 营销策略制定聚类分析可以帮助企业识别客户群体的共同特征和行为模式，并据此制定相应的营销策略。
例如，一家电商公司可能发现一些客户在特定节假日有更高的购买意愿，而另一些客户更倾向于使用优惠券。
基于聚类分析的顾客细分研究
基于聚类分析的顾客细分研究在当今竞争激烈的市场中，企业要想保持竞争力，就必须深入了解顾客的需求和偏好，以便提供更加个性化的产品和服务。
而基于聚类分析的顾客细分研究正是一种有效的方法，可以帮助企业更好地理解不同类型的顾客，为他们量身定制营销策略。
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将相似的个体划分为一类，不同的个体划分为不同的类别。
在顾客细分研究中，聚类分析就是利用顾客的特征，将他们划分为不同的群组，以此来揭示他们之间的差异性和共性。
首先，进行顾客细分研究前，我们需要明确细分的目的和内容。
不同的企业可能有不同的目标，比如发现高价值顾客、寻找新兴市场、优化产品组合等。
明确细分的目的有助于我们在研究中更加关注重要的特征和变量。
接下来，我们需要准备数据并进行预处理。
数据是顾客细分研究的基础，我们需要收集和整理大量的顾客数据。
这些数据可能包括顾客的购买记录、个人信息、反馈和评价等。
在预处理阶段，我们需要对数据进行清洗、缺失值处理和标准化等操作，确保数据的质量和可用性。
然后，我们可以选择适当的聚类算法进行分析。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
每个算法都有自己的优缺点和适用范围，选择合适的算法可以更好地揭示顾客之间的差异性。
通过对数据进行聚类分析，我们可以得到若干个不同的顾客群组，每个群组内部的顾客比较相似，而不同群组之间的顾客则相对不同。
在得到聚类结果后，我们可以对不同的顾客群组进行特征分析。
比如，我们可以比较不同群组之间顾客的平均消费金额、购买频率、购买产品种类等，以此来了解他们的购买行为和偏好。
进一步地，我们可以通过调研和访谈等方式获取更多的细节信息，比如顾客的年龄、性别、教育背景、职业等，以此来搭建更为立体的顾客画像。
最后，我们可以根据顾客细分研究的结果，制定相应的营销策略。
对于不同的顾客群组，我们可以量身定制不同的促销活动、产品定价、产品推荐等，以此来更好地满足他们的需求和期望。
同时，我们还可以通过追踪和监测的方式，不断调整和优化营销策略，以达到最佳的市场效果。
聚类技术在客户细分中的应用研究
聚类技术在客户细分中的应用研究在市场竞争激烈的今天，企业经营者和市场营销人员向来非常关注客户需求和市场细分。
客户细分的核心是将市场划分为多个小领域，将不同的客户分为若干不同类别，然后针对不同类别的客户实行具体的市场营销策略。
为了实现客户细分，企业经营者可以采用各种技术手段，其中聚类技术是一种常用方法。
聚类技术（Cluster analysis）是一种数据挖掘方法，旨在将一个数据集分成多个子集，使得各子集内部观察值的相似性要高于子集间观察值的差异性。
常见的聚类方法包括层次聚类、k均值聚类、DBSCAN聚类等等。
在客户细分的实际应用中，k均值聚类被广泛使用。
k均值聚类是一种基于距离的聚类算法，其核心是将数据集划分为k个互不重叠的簇。
K均值算法的实现方法是从数据集中随机选择k个数据点作为初始质心，将数据集中的所有其他数据点划分为与这些质心距离最近的簇，然后重新计算每个簇的质心，再次将数据集中所有点划分为与这些质心最近的簇，并继续迭代直到簇中的数据点不再变化。
最终得到k个簇的划分结果。
在客户细分中，k均值聚类可以帮助企业将市场划分为若干具有相似特征的小领域，从而实现有效的市场营销策略。
下面通过一个客户数据样例来说明该方法的应用。
假设一个企业拥有1000个客户，每个客户都有以下属性：年龄、性别、婚姻状况、职业、收入水平、购买频率等。
企业想要将这些客户进行市场细分，制定不同的营销策略。
首先，该企业需要对客户数据进行数据清洗、预处理、数据标准化等处理，以便为聚类分析做好准备。
在进行k均值聚类之前，需要确定簇的数量。
簇的数量的选择应该基于业务需求以及客户数据的特征，不同的簇数量可能会得到不同的市场细分结果。
为了确定最佳簇数，可以使用肘部法则和轮廓系数来评估结果质量，然后选择最合适的簇数。
在本例中，根据肘部法则和轮廓系数，选择簇数k=5。
在进行了簇数的选择后，我们就可以开始进行聚类分析了。
将客户数据输入k均值聚类算法中，经过多次迭代后，得到k=5个簇的划分结果。
聚类分析在客户行为预测中的应用研究
聚类分析在客户行为预测中的应用研究近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，聚类分析作为一种常用的数据挖掘技术在客户行为预测中得到了广泛应用。
聚类分析是通过将样本划分为互不相交的子集（簇）来寻找数据内在的结构和规律，从而为企业提供深入洞察客户行为模式和预测客户行为趋势的重要工具。
一、聚类分析在客户分群中的应用聚类分析在客户分群中的应用主要通过对客户的相关特征进行聚类，将具有相似特征的客户划分为同一群体，从而实现客户的细分和个性化服务。
首先，通过聚类分析，可以实现细分市场，把客户划分为不同的群体。
根据相似性，可以将客户分为多个群体，每个群体又具有明显的共同特征，例如消费水平、购买力、产品喜好等。
这种细分市场的做法可以帮助企业更好地了解不同客户群体的需求，精准定位市场，并制定针对性的销售策略，提高市场竞争力。
其次，通过客户分群，可以实现个性化服务。
不同的客户群体有不同的需求和行为习惯，通过了解客户群体的特点，企业可以提供个性化的产品推荐、定制化的营销方案和服务，满足客户的需求，增强客户的忠诚度。
最后，通过聚类分析，可以发现潜在的高价值客户。
高价值客户是企业的核心资源，对于企业的发展具有重要意义。
通过分析客户的特征和行为，可以找到具有潜在价值的客户群体，并通过精细化的营销策略吸引和留住这些客户，从而提高企业的盈利能力。
二、聚类分析在客户行为预测中的应用聚类分析不仅可以用于客户分群，还可以应用于客户行为预测。
通过分析客户的历史行为数据，可以预测客户未来的行为和偏好，为企业提供决策支持。
首先，通过聚类分析，可以建立客户行为模型，预测客户的购买行为。
这种基于历史数据的行为预测模型可以帮助企业把握客户的购买习惯和购买趋势，提前做好库存管理、产品供应和市场推广等决策，以满足客户需求，提高销售效益。
其次，通过聚类分析，可以预测客户的流失行为。
对于企业来说，挽留已有客户比吸引新客户更加重要和经济高效。
通过分析客户的消费行为和反馈数据，可以找出潜在的流失客户，并采取相应的措施，如提供个性化优惠、增加客户互动等，来延长客户的消费寿命，促进客户的忠诚度。
聚类分析在用户画像中的应用研究
聚类分析在用户画像中的应用研究随着互联网信息的爆炸式增长，网络上的用户数据变得越来越庞大，难以直接处理和分析。
然而，这些用户数据包含了重要的信息，能够为企业提供客户需求、喜好、行为等方面的洞察。
如何将这些混杂在一起的数据进行有效分类和归纳，使得企业可以更好地了解用户，进而进行精准的营销和服务？聚类分析便是一种可行的方法。
一、聚类分析的定义和原理聚类分析是一种数据挖掘技术，用于将大量复杂数据进行分类、分组和归纳。
聚类分析的目标在于将一组相似的对象聚集在一起，并将不相似的对象分开。
聚类分析的原理是通过一定的距离或相似性度量进行样本之间的相似性计算，再根据样本之间的相似性建立聚类模型。
不同算法的聚类模型有不同的特征，例如凝聚式聚类模型、分裂式聚类模型、层次聚类模型等，可以根据具体应用场景选择使用。
二、聚类分析在用户画像中的应用用户画像是指通过大量的数据收集、整理和分析，对一个用户或一群用户的基本信息、偏好、行为等进行全面深入地分析，并形成对用户的完整描述。
是企业了解用户需求、制定精准营销策略的必要前提。
聚类分析在用户画像的构建中发挥着重要的作用。
详细来讲，有以下四个方面：1. 用户群体分类聚类分析可以对用户群体进行分类，将具有相似特征的用户群体划分为同一类别。
例如，可以将用户根据年龄、性别、职业、所在地等进行分类，可以让企业更加准确地定位、了解和服务不同的用户群体。
同时，聚类分析还可以将用户根据行为模式进行分类，例如按照用户的浏览行为、购买行为、活跃度等方面进行分类，可以发现潜在用户需求和策略点。
2. 用户行为转化分析聚类分析可以对用户的行为数据进行转化分析，例如转化率、购买率等指标。
通过将用户分为不同的类别，可以发现不同类别用户行为数据间的差异以及不同类别用户的转化率。
从而有针对性地制定运营策略，提高运营效率。
3. 用户价值分析聚类分析可以根据用户的消费行为、消费习惯、消费金额等方面进行分类，从而更好地把握用户的价值。
聚类算法在客户细分中的应用
聚类算法在客户细分中的应用一、引言随着信息技术的不断发展，企业的竞争变得越来越激烈，如何获取和管理客户信息已经成为企业的一个关键问题。
这时候，客户细分就显得至关重要了。
聚类算法是一种常用的数据挖掘算法，可以用于客户细分中。
本文将介绍聚类算法在客户细分中的应用。
二、客户细分的定义和意义客户细分是指将客户按照某些特定的标准划分为不同的群体，每个群体具有相似的需求和特点，可以采取不同的营销策略来满足不同群体的需求。
客户细分的目的是为了更好地了解客户，提高企业的市场营销效果，从而提高企业的盈利能力。
客户细分的意义在于：1. 客户细分可以帮助企业了解不同客户群体的需求和特点，以制定更有效的营销策略。
2. 客户细分可以提高企业的客户满意度，从而提高客户忠诚度和长期利润。
3. 客户细分可以降低企业的市场开发成本，节约营销资源，提高投资回报率。
三、聚类算法的原理聚类算法是一种无监督学习的算法，其原理是将数据集中的数据按照某种相似度进行分组，相同组内的数据相似度高，不同组之间的相似度低。
聚类算法的流程如下：1. 初始化：选择一个初始的聚类中心。
2. 分类：根据某个相似度计算方法将数据点分配给最近的聚类中心。
3. 重新计算聚类中心：将分配给同一聚类中心的数据点的坐标平均值作为新的聚类中心。
4. 反复迭代步骤2和步骤3，直到收敛于一个局部最优解为止。
四、聚类算法在客户细分中的应用1. 数据的准备在进行客户细分之前，需要先收集客户的相关信息，包括个人资料、消费习惯、购买历史等。
这些数据最好是结构化的，并且要求完整、准确和真实。
可以通过各种数据源进行数据的收集和整合，例如消费者调查、在线调查、客户信息档案等。
2. 数据的预处理在进行聚类分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转化和数据规范化。
首先，需要对数据进行清洗，去除无意义的数据和重复数据，并检查数据的完整性和准确性。
其次，需要对数据进行转化，将非数值型数据转化为数值型数据，以便进行分析。
聚类算法在客户分群中的使用技巧
聚类算法在客户分群中的使用技巧引言：在当今商业环境中，客户分析扮演着至关重要的角色。
了解和理解客户群体的特征和需求，对企业来说至关重要。
聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，可以帮助企业有效地将大量客户数据分组，从而更好地理解和管理客户群体。
本文将介绍聚类算法在客户分群中的使用技巧，并深入探讨其优势和局限性。
一、什么是聚类算法？聚类是一种将数据集中具有相似特征的对象分组的无监督学习方法。
聚类算法通过计算数据点之间的相似度，将相似的数据点归类到同一个集群中。
聚类算法的目标是使同一集群内的样本尽量相似，不同集群之间的样本尽量不同。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
二、聚类算法在客户分群中的应用1. 细分客户群体：聚类算法可以帮助企业将大量客户数据细分为不同的群体，从而更好地理解和满足不同客户群体的需求。
例如，在电子商务领域，通过对客户购买记录进行聚类，可以得到不同购买行为模式的客户群体，进而针对不同群体制定个性化的营销策略。
2. 发现隐藏特征：通过聚类算法，企业可以挖掘潜在的客户特征，进一步了解客户群体的行为习惯和偏好。
例如，在社交媒体分析中，通过对用户的兴趣爱好进行聚类，可以发现一些与购买行为相关的隐藏特征，从而预测客户的购买倾向。
3. 探索市场细分：聚类算法可以帮助企业探索市场细分并识别潜在的商机。
通过对潜在客户的属性进行聚类，可以找到特定人群的共同特征和需求，进而开发相应的产品和服务。
三、聚类算法的使用技巧1. 特征选择：在进行聚类分析时，选择合适的特征对聚类结果至关重要。
应该选择具有区分力的特征，能够有效地区分不同的客户群体。
同时，特征的数量也需要适当控制，过多的特征可能会导致维度灾难。
2. 归一化处理：不同特征的取值范围可能不同，为了避免某些特征对聚类结果的影响过大，应进行归一化处理。
常用的归一化方法包括最小-最大缩放和Z-score标准化。
3. 距离度量：聚类算法通常使用欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似度等作为相似度的度量方法。
聚类分析技术在客户营销中的应用
聚类分析技术在客户营销中的应用随着信息化和数字化的快速发展，促进了各种行业之间的融合和交叉。
客户营销作为企业运营中不可或缺的组成部分，也被电子商务、移动互联网等数字化平台广泛运用，并且越来越多的企业开始关注客户营销的科学性和精度。
其中，聚类分析技术是一种被广泛运用的数据分析方法，它可用于区分不同的客户群体，为营销策略提供科学依据。
本文将从聚类分析技术在客户营销中的应用，数据分析方法和营销策略实施三个方面进行阐述。
一、聚类分析技术在客户营销中的应用1. 客户分群通过聚类分析技术，可以将客户数据按照某些特定的属性分为不同的群体。
这种分群的方法基于统计学原理，并且可通过聚类算法自动实现。
例如，在电商平台上，可以通过用户的订单、收藏、浏览等行为数据，将客户分为高消费、低消费、高频次消费、低频次消费等不同的群体，根据不同群体的特点，制定有针对性的促销策略，更优化营销效果。
2. 个性化营销在分群的基础上，企业还可以根据客户群体提供更加个性化的服务，以提升客户满意度和忠诚度，并推动消费者的复购率。
例如，基于聚类分析方法，企业可以根据客户的购买行为，向其推荐更符合其兴趣和需求的商品，以此加深品牌与消费者之间的关系。
二、数据分析方法1. 数据预处理在进行聚类分析前，需对所得到的数据进行清理和处理。
数值型的数据要进行标准化，确保了各特征之间的权重不同，得到的聚类结果更加客观可靠。
同时，对于非数值型的数据，如性别、地区、职业等特征，需转化为数值型数据，并根据实际情况考虑是否进行无量纲化处理。
2. 聚类算法聚类算法是实现聚类过程中的核心部分。
绝大多数聚类算法可分为基于划分或基于层次的聚类方法。
其中，k-means算法是最为常用的划分聚类方法，其基本原理是将样本分为k个大小相等的簇，并向簇中心点不断靠近直至到达最优解。
3. 聚类结果评价聚类结果评价指对聚类结果进行评估。
常用的方法有内部评价和外部评价。
内部评价指对算法本身的评估，例如簇内差异性、簇间距离等；外部评价则是对算法得到的聚类结果的评价，如精度、召回率、F1-score等。
基于聚类方法的客户细分及其应用的开题报告
基于聚类方法的客户细分及其应用的开题报告一、研究背景和意义随着互联网和信息技术的飞速发展，企业所面临的市场竞争压力越来越大，企业需要了解客户需求、挖掘客户潜在价值，以提高市场竞争力。
客户细分作为一个常见的市场营销策略，旨在将市场中的客户按照一定的标准或特征划分成不同的群体或类别，并对不同的群体或类别采取不同的市场营销策略，从而提高营销效果和客户满意度。
目前，客户细分的研究方法和技术不断得到升级和完善，其中聚类分析作为一种有力的数据挖掘方法，已经得到广泛应用。
二、研究内容和方法本文将采用聚类分析的方法，对某企业客户进行细分。
具体步骤如下：1. 收集并整理客户数据，包括客户的基本信息、消费行为、购买频率、购买金额等因素。
2. 选取适当的聚类算法，并确定聚类的距离度量方式、聚类数目等参数。
3. 对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、离群点处理等。
4. 进行聚类分析，并根据聚类结果进行实际应用，比如制定差异化的营销策略、推荐个性化产品等。
5. 对结果进行评估和验证，检验聚类结果的合理性和可行性。
三、预期研究结果通过聚类分析，可以将客户划分为若干个不同的群体和类别，从而得到客户的细节信息和潜在价值。
在此基础上，可以针对不同的客户群体设计效果更好的营销策略，提高市场营销效果和客户满意度。
四、研究意义客户细分作为一种常见的市场营销策略，由于其能够更好地了解客户需求、挖掘客户潜在价值，并提高市场竞争力，因此在实际应用中具有重要意义。
本文将采用聚类分析的方法，对客户进行细分，旨在为实际应用提供一种新的思路和方法，同时也可以为相关学科领域提供理论和实践的参考。
基于聚类分析的顾客细分研究
基于聚类分析的顾客细分研究近年来，为了更好地满足顾客的需求，企业开始着手进行顾客细分。
与传统的均匀分配资源方式相比，顾客细分可以使得资源的利用更为合理，也能够为企业提供更有针对性的营销方案。
其中，基于聚类分析的顾客细分成为了一种热门的方法。
聚类分析是一种数据挖掘技术，通过将一组顾客分为多个不同的子集（即簇）的过程来确定相似性和差异性。
聚类分析的簇是基于相似性统计的范畴来划分的。
相似性通常是基于多重变量计算得出的。
这些多重变量可能是顾客属性，行为或偏好等方面的指标。
聚类分析的目标是尽可能的将同一簇中顾客的差异性降至最小，同时尽可能地提高簇间的差异性。
基于聚类分析的顾客细分可以帮助企业进行更为精准的营销。
下面我们具体探讨一下方法实施的流程和步骤。
首先，企业需要收集尽可能多的数据。
这些数据可以包括顾客的年龄、性别、地域、收入、消费习惯等信息。
同时，企业还可以收集顾客的交互信息，如网站浏览量、购买次数、购买金额等。
其次，企业需要对这些数据进行处理和准备。
数据处理可以包括特征选取和缺失值填充等。
特征选取是指选择对于簇划分有意义的指标变量。
缺失值填充可以采用平均值、中位数等常见方法进行填充。
接着，企业需要确定簇的数量。
簇的数量取决于顾客的数量和细分的目的。
通常情况下，簇的数量应该比较少，以避免冗余和过度分析。
聚类分析可以依据不同的距离函数和聚类算法来进行。
企业可以根据自己的需求自行选择。
最后，企业需要对分析结果进行解释和应用。
具体来说，可以根据簇的不同特征对顾客进行分类和打标签，制定更为针对性的市场营销策略。
此外，企业还可以与顾客互动，进行更深入的了解，提高产品和服务的满意度。
需要注意的是，聚类分析并非是万能的。
企业还应该注意用数据说话，避免过度的主观判断，以达到更为客观有效的顾客细分目标。
综上所述，基于聚类分析的顾客细分是一种非常可行的方法。
通过聚类分析将顾客分为多个簇，企业可以更加了解顾客的需求和服务要求。
基于聚类技术的客户细分研究与应用的开题报告
基于聚类技术的客户细分研究与应用的开题报告一、研究背景及意义随着互联网技术的飞速发展和应用范围的不断扩展，电子商务在全球范围内快速崛起。
以购物、游戏、社区等为代表的互联网应用已成为人们生活的重要组成部分，同时也成为商业竞争的重要资源之一。
为了更好地满足客户的需求，企业采用客户细分技术来将市场划分为不同的细分市场，并提供更加个性化的产品和服务。
客户细分是营销策略中的一个重要环节，目的是将客户群体根据其行为、需求、偏好等因素进行分类，以便针对不同的客户群体制定不同的营销策略。
客户细分可以帮助企业提高客户忠诚度、增加销售额、降低市场推广成本，提高品牌的知名度和美誉度。
在数据挖掘技术的支持下，客户细分技术已经得到了进一步的应用和发展。
其中，聚类分析在客户细分中的应用受到了广泛关注。
聚类分析是将相似的对象分组为一类的过程。
在客户细分中，聚类分析可以用来识别和归纳客户的共性和特征，进而实现客户细分和精准营销。
因此，本研究旨在探讨利用聚类技术对客户进行细分的方法和模型，以提高企业的营销效益和竞争力。
二、研究内容和方法本研究主要基于聚类技术，以消费类电子产品企业为研究对象，探究如何将客户根据其购买行为、产品偏好等因素进行细分，并提供更加个性化的产品和服务。
具体研究内容和方法如下：1.对现有的客户细分方法进行综述，并分析其优缺点。
2.基于聚类技术，建立客户细分模型。
首先，利用数据挖掘技术对企业内部的客户数据进行分析和清洗；其次，通过聚类分析，将客户分成不同的群体。
在聚类分析中，将考虑不同的聚类算法（比如K均值、层次聚类等），并比较它们的准确性和适用性。
3.评估聚类模型的准确性和实用性。
通过比较不同客户群体的行为、购买偏好等指标，验证聚类分析的效果并分析其应用价值。
三、研究预期成果本研究的预期成果包括：1.综述现有的客户细分方法，并分析其优缺点。
2.基于聚类技术，建立客户细分模型，并选择合适的聚类算法。
将客户细分成不同的群体，并对不同群体的行为、购买偏好等指标进行分析和归纳。
基于聚类分析的客户关系管理
基于聚类分析的客户关系管理摘要客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是指企业与客户之间建立并维系良好关系的一种管理理念和手段。
聚类分析作为一种常用的数据挖掘技术，可以帮助企业对客户进行分类和分群，从而更好地理解客户需求、提供个性化的产品和服务以及开展有针对性的营销活动。
本文将介绍基于聚类分析的客户关系管理的相关概念和方法，并讨论其在实际应用中的意义和效果。
1. 引言随着市场竞争的日益激烈，企业需要更加关注客户的需求和满意度，以提高客户忠诚度、增加销售额和市场份额。
而客户关系管理作为一种有效的管理方式，可以帮助企业构建良好的客户关系，实现与客户的价值共创。
聚类分析作为数据挖掘的重要技术，可以帮助企业对客户进行划分和分类，从而更好地了解客户需求、提供个性化的产品和服务以及开展精准的营销活动。
2. 聚类分析的基本原理聚类分析是指对一组样本或数据进行分组，使组内样本之间的相似度较高，而组间样本之间的相似度较低。
其基本思路是通过计算样本之间的相似度或距离，并根据相似度或距离的大小将样本划分到不同的类别或簇中。
常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN 等。
3. 基于聚类分析的客户关系管理方法基于聚类分析的客户关系管理方法主要包括以下几个步骤： 1. 数据预处理：清洗和整理客户数据，包括去除异常值、填补缺失值、处理离群点等。
2. 特征选择：从客户数据中选择合适的特征，例如消费金额、购买频率、客户满意度等。
3. 聚类分析：使用聚类算法对客户进行分群，将相似的客户归为同一类别或簇。
4. 群体特征分析：针对不同的客户群体进行特征分析，了解不同群体的特点和需求。
5. 活动设计和营销策略：根据群体特征分析的结果，针对不同的客户群体设计相应的活动和营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
4. 客户关系管理的意义和效果基于聚类分析的客户关系管理具有以下几个重要意义和效果： - 个性化定制：通过对客户进行聚类分析，可以更好地了解客户的需求和偏好，从而提供个性化定制的产品和服务，满足客户的个性化需求。
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运用聚类技术分析客户信息的方法与实证研究王 萍(吉林大学管理学院,吉林长春130025)摘 要:企业细分市场的目的,是为了找到适合自己进入的目标市场,并根据目标市场的需求特点,制定有针对性的营销方案,使目标市场的客户某些独特的需要得到更充分的满足;通过使用数据挖掘技术,可以根据所拥有的数据特征发现不同的客户群,从而使企业能够依据不同的消费群体制定相应的营销策略。
本文提出了运用聚类技术分析客户特征信息的方法,并用真实数据做了实证分析。
关键词:数据挖掘;聚类;客户信息中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1007-7634(2006)05-0722-05Customers Information Analysis Based on Clustering)))Method and Case StudyWANG Ping(Management College o f Jilin University ,Changchun 130025,China )Abstract :Enterprise hope to find its target market and prepare the marketing program objectively so as tomeet all requirements of customers.In this study,the author initiates the research method on customer behav -ior information based on date mining technology.The author validates the customer behavior analysis method based on clustering by empirical work with a part of real data.Key words :data mining;clustering;customer information收稿日期:2006-02-20作者简介:王 萍(1965-),女,长春人,吉林大学管理学院教授,博士生导师,从事信息资源管理与开发利用研究.1 引 言在新经济环境下,一个企业无论规模多大、实力多强、产品种类多丰富,都不可能满足市场上所有客户的需要。
因为市场上的客户人数众多,分布广泛。
不同的客户所处的地域、文化习俗不同,他们的年龄、性别、受教育程度、职业、收入等不同,因此他们的需求偏好、消费心理、购买行为具有极大的差异,这样就构成了若干具有不同需求特点的子市场。
从企业营销的角度,将客户按照某种特征区分不同的群体,即为市场细分。
市场细分是制定营销策略的基础,其实质是将整个市场分为若干子市场,每一个子市场的客户具有相同或类似的需求或行为特点,不同子市场的客户在需求和行为上存在较大的差异。
企业细分市场的目的,是为了找到适合自己进入的目标市场,并根据目标市场的需求特点,制定有针对性的营销方案,使目标市场的客户某些独特的需要得到更充分的满足。
客户细分的方法很多。
有依据人口统计指标的细分、客户心理细分、生活方式细分、购买动机细分等等。
从理想化的角度来看,人们希望对每个客户进行分析,但是,在现实中对单个客户个体的研究是不可能的。
通过使用数据挖掘,可以根据所拥有的数据特征发现不同的客户群,/分群0意味着把有相似特征的客户归为同一组,同时使不同组中的客户之间差异最大化。
这样,人们可以针对相同群体的客户进行进一步的分析。
第24卷第5期2006年5月情 报 科 学Vol.24,No.5May,20062聚类方法概述211聚类的基本原理聚类是将一批数据依据它们的相似特征归类,使人们能够对数据进行概括性的理解。
聚类一般原则是:¹类内的数据之间距离(新数据与初始点数据的平方根)要在一个设定的范围内;º类间的中心点之间距离要尽可能远=1>。
聚类是要将相近、相似的对象聚成一类,为此需要确切地描述和度量有关属性,并从中比较对象间的相似程度,把最接近的对象归并成为同一类。
从模式识别或空间角度来看,对象是数据点。
从统计学的角度来看,在聚类分析中常把对象称为样品或个体,把它们的属性称为定量或指标。
变量的描述可以是定性的,也可以是定量的。
若用连续的数值度量,称为间隔尺度;若用有序等级表示,称为有序尺度;也可以使用类似名字,而无等级和数量关系的类别来描述,称为名义尺度=2>。
聚类分析法可以分为以下几大类。
(1)分裂法(Partitioning Methods)。
给定一个有N个元组或者记录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N。
并且,K 个分组满足下列条件:¹每一个分组至少包含一个数据记录;º每一个数据记录属于且仅属于一个分组(这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽)。
对于给定的K,算法首先给出一个初始的分组方法,以后通过反复迭代的方法改变分组,使得每一次改进之后的分组方案都较前一次的好,即,同一分组中的距离越近越好,而不同分组中的记录越远越好。
分裂法的代表算法有:K-ME ANS算法、K-MEDOIDS算法、C LARANS算法=3>。
(2)层次法(Hierarchical Methods)。
这种方法对给定的数据集进行层次分解,直到某种条件满足为止。
具体又可分为/自底向上0和/自顶向下0两种方案。
例如,在/自底向上0方案中,初始时每一个数据记录都组成一个单独的组,在接下来的迭代中,它把那些相互邻近的组合并成为一个组,直到所有的记录组成一个分组或者某个条件满足为止。
代表算法有:BI RC H算法、C URE算法、CHA-MELE ON算法等=4>。
(3)基于密度的方法(Density-based meth-ods)。
基于密度的方法与其他方法的一个根本区别是:它不是基于各种各样的距离的,而是基于密度的,这样就能克服基于距离的算法只能发现/类圆形0的聚类缺点。
这个方法的指导思想是,只要一个区域中的点的密度大于某个阈值,就把它加到与之相近的聚类中去。
代表算法有:DBSCAN算法、OPTICS算法、DE NCLUE算法等=5>。
(4)基于网格的方法(Grid-based methods)。
这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元(cell)的网络结构,所有的处理都是以单个单元为对象的。
这样处理的一个突出的优点就是处理速度很快,通常与目标数据库中的记录的个数无关,而只与把数据空间分为多少个单元有关。
代表算法有:STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER 算法=6>。
(5)基于模型的方法(Model-based methods)。
基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型,然后去寻找能够很好满足这个模型的数据集。
这样一个模型可能是数据点在空间中的密度分布函数。
它的一个潜在的假定是:目标函数集是由一系列的概率分布所决定的=7>。
212聚类技术在挖掘客户购买信息中的应用客户数据一般可以从销售数据库中获取。
可以由零售单位根据日常工作中在销售点收集的数据抽取,包括收集到的有关客户其他类型数据。
许多商家或企业已经拥有了有关客户的多种数据。
其中包括从销售点收集的事务数据以及存储在数据仓库中,有关客户的所有数据。
为了针对客户特征而执行数据挖掘,在开发客户细分模型时,基本可使用以下三种类型的数据=8>:(1)产品数据。
产品数据是数据挖掘的基本要求。
该数据通常采用支持通用产品代码的格式,通常在销售点扫描和记录。
(2)事务数据。
大多数零售单位都有可能收集或以电子形式存储从销售点获得的信息。
事务数据包括事务记录或销售票据,通常包括:购买的日期和时间;产品名称;购买产品的数量;支付的价格;付款方式(例如现金、支票、信用卡、借记卡)。
(3)人口统计数据。
人口统计数据是与客户相关的描述性数据。
这些数据包括:年龄、性别、教育类别、家庭住址、婚姻状况等。
聚类数据挖掘能够根据已测度的变量将相似客户归到一起,同时使不同类型的客户群组之间的差7235期运用聚类技术分析客户信息的方法与实证研究异最大化=9>。
本质相同的群组具有特定的客户行为描述,所有聚类技术只要正确使用,都能产生恰当的分组。
由数据挖掘实现客户细分是依据数据特征而发现的,不是依赖人们的主观判断=10>。
根据数据库中存储的客户历史购买数据,通过比较每个客户的属性变量,计算各变量的相似程度,把相似特征的客户归为一组,不同组之间的差异达到最大化=11>。
这种以数据驱动的客户细分与传统的统计细分是有区别的,很容易产生意想不到的结果。
3实证研究311对某超市销售数据的聚类本文选取了国外某零售超市的销售数据库部分数据做为样本数据集,来验证用聚类技术获取客户细分的方法。
所使用的样本数据共1966条记录, 48个属性。
数据项可分为三类:(1)人口统计变量)))描述个人或家庭特性。
本例数据样本中的人口统计变量有:NTI TLE、AGE、SE X、MARITAL、INCOME、APRTMNT、MOBILE、STATE-C OD、HE AT、EDLEVE L、JOB、TRAVTI ME、NUMCARS、NUMKIDS、RACE、ACC TNUM。
(2)购买行为变量)))购买产品类型、付款方式、购买数量等。
本例数据样本中的客户购买行为变量有:DOMESTIC、APPAREL、APPAREL、KI TCH-EN、LUXURY、DINI NG、JEWE LRY、HHAPPAR、W AP-PAR、WCOAT、COATS、OUTDOOR、TOWELS、BLAN-KE TS、LI NENS、LAMPS、HOME ACC、DI SHES、FLAT-WARE、ME NSW ARE、AMOUNT。
(3)促销活动变量)))促销方式、媒体、及其他信息。
本例数据样本中的促销活动变量有: TMKTORD、RE TURN、PROMO13、PROMO7、PUR-C HASE、VALRATI O。
按数据的取值可将数据分为数值型数据和类别型数据,表1、2是样本数据中变量取值的统计。
表1聚类前数值变量统计表724情报科学24卷表2 聚类前类别变量统计表变量名取值1取值2取值3P URCHASE 0(4916%)1(5014%)MARITAL 0(3216%)1(6714)TELIND 0(314%)1(9716%)APR TMNT 0(9318%)1(612%)MOBILE 0(7915%)1(2015%)L UX URY 0(8313%)1(1617%)TMKTORD 0(9317%)1(511%)2(112%)R ACE 1(8313%)2(1213%)4(414%)HEAT 1(2719%)2(5712%)3(1511%)EDLEVEL 1(1411%)2(3718%)3(4811%)JOB 1(2017%)11(39%)16(2213%)SEX Female(7915%)Male(2015%)NTITLE ACCTNU M STA TECOD本例使用的挖掘软件是著名SAS 公司的Enter -prise Miner 。